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ARM嵌入式深度學習：用戶可以直接在Arm®處理器上運行深度學習訓練，不需要任何其他的專用硬件。圖像分類、目標檢測和語義分割，這3種深度學習方法都可以在基于arm的嵌入式架構設備上運行。
HALCON對象檢測定位模塊中使用矩形對定位的圖像進行標識。目前用戶可以使用旋轉的矩形來標識這些定位的對象。使用戶更精確的使用定位矩形來標識物體位置。
提升了基于表面的匹配算法對于抵抗噪聲干擾能力，用戶可以設置多個最小分數來對控制噪聲對表面和邊緣信息的影響。此外，如果沒有xyz圖像（三維圖像）可使用，則新參數目前允許完全關閉3D邊緣對齊功能。這使用戶能夠消除三維數據不足對匹配結果的造成影響，同時保留表面和邊緣這些有用的2D信息。
用戶現在可以在使用基于形狀的匹配時可以專門設定所謂的“雜波”區域。該區域搜索模型中不應包含任何輪廓線。可以將這些屏蔽區域添加到搜索模型中，可以更加準確進行模型匹配，例如在有很多重復的結構的圖片當中，就過濾掉不需要的邊緣。